arXiv · cs.CY（AI+教育/社会）· Hitoshi Inoue, Koichi Yasutake·· 10 天前AI 评分27
22 门 OULAD 课程中的参与敏感收敛与“先碎片化、后收敛”模式：异步在线学习的拓扑分析
Participation-Sensitive Convergence and the Fragment First, Converge Later Pattern in Asynchronous Online Learning: A Topological Analysis Across 22 OULAD Courses
AI 导读
研究基于 22 门 OULAD 课程（N > 22,000，857 个周对）发现，Zigzag 持续同调中的 β₀ 与活跃学习者人数强共变（合并 r = 0.387，20/22 门课程中位 r_delta = 0.459），是参与敏感的结构指标。截止日期在 82.6% 的测评中引发碎片化，60.2% 出现完整的“先碎片化、后收敛”周期，三阶段分析显示 90.9% 的课程长期以结构碎片化为主导。
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